Posture-based Assessment: Thread Lift Versus High-intensity Focused Ultrasound in Asians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Minimally invasive facial laxity treatments, such as thread lifts and high-intensity focused ultrasound (HIFU), are increasingly popular in Asia, but standardized guidelines are lacking. Treatment outcomes are often subjective and heavily dependent on the physician’s expertise. Earlier studies indicate that facial soft tissue shifts significantly between supine and seated positions in cases of laxity. This study aimed to objectively evaluate facial laxity improvements after thread lift and HIFU treatments in Asians. Methods: Photographs of 143 Japanese individuals (mean age, 41.0 ± 15.5 y; mean body mass index, 21.2 ± 3.2 kg/m 2 ) taken between February and May 2024 were analyzed. Frontal and lateral facial measurements in both seated and supine positions were compared across untreated, HIFU, and thread lift groups using ImageJ software. Statistical significance was determined using t tests with a threshold value of P less than 0.05. Results: The soft tissue shifts were measured as 20.8% (SD = 19.4) in untreated, 20.7% (SD = 14.1) in HIFU, and 14.1% (SD = 11.6) in thread lift groups for frontal views. Lateral views showed shifts of 41.4% (SD = 20.9), 38.2% (SD = 20.7), and 33.4% (SD = 23.2), respectively. Significant reductions in tissue movement were observed in the thread lift group (frontal, P = 0.0092; lateral, P = 0.02) but not in the HIFU treatment group. Conclusions: Thread lifting significantly reduces facial tissue movement between seated and supine positions, indicating superior efficacy in preventing facial laxity. This study underscored the importance of assessing facial laxity in the seated position to accurately gauge treatment effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».